딥시크 v4 pro와 동점인 한국 모델이 나왔습니다.

댓글 3

1. 브그 · 2026-07-21 23:03:31

   훌륭하네요. 독파모 사업이 도움이 되었군요. 업스테이지도 곧 공개할텐데 어떻게 나올지 궁금하네요
2. PLA671 · 2026-07-21 23:40:45

   고전 분야로 한번 프롬프트를 넣어봤는데, 한 가지 특이한 점이라면, 문헌의 파악을 위해 찾는 출처가 한국웹(tistory...)뿐입니다. 해당 문헌이 수십 년 전 학계에서 핫 이슈였던지라, 온라인에 공짜로 볼 수 있는 중국어나 일본어의 권위 있는 학술자료가 여럿 있음에도 불구하고요. (온라인 접근 되는 한국어 학술자료도 있긴 한데... 회원가입/유료결제가 필요하긴 하네요)
   이전부터 기대(?)를 모았던 고전번역원의 번역AI사업은, 이래저래(...) 들리는 얘기로는 한계에 부딪혔다고 합니다. 그도 그럴 것이, 당시는 LLM이란 개념도 없던 시기였고 '번역기'란 관점에서 시작한 프로젝트라... 차라리 이게 새로운 활로가 될지도 모르겠습니다.
   
   >다음의 고전한문을 문법적 원리를 밝히면서 해석해주세요 : 凡人唯有性，心無定志，待物而後作，待悅而後行，待習而後定。喜怒哀悲之氣，性也。及其見於外，則物取之也。性自命出，命自天降。道始於情，情生於性。始者近情，終者近義。知情者能出之，知義者能納之。好惡，性也；所好所惡，物也。善不善，性也；所善所不善，勢也。
   
   그나저나 한자 喜怒哀悲를 희로애비로 적는 걸 보면, 역시 LLM은 팩트나 레퍼런스에서 출발하기보다는 사람들의 언어습관을 흉내내는 게 근간인가 봅니다. 이거야 제미나이 등등도 마찬가지입니다. (ㅋㅋ)
3. 야근싫다 · 2026-07-22 07:39:00

   @PLA671님 하네스 엔지니어링의 차이일수도 있습니다. 어떤 도구/맥락이 주어졌냐에 따라 사실에 기반 할 수도, 추측에 기반 할수가 있죠.